一種智能空氣凈化機(jī)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明一種智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng)景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括圖像預(yù)處理模塊、圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊、圖像特征點(diǎn)定位模塊、主方向確定模塊、和特征提取模塊和場(chǎng)景判定模塊，其中所述圖像特征點(diǎn)定位模塊通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn)以及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，所述主方向確定模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線以形成多個(gè)子線段，并將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合并形成一條線段后將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方向。本發(fā)明具有場(chǎng)景識(shí)別精度高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】
-種智能空氣凈化機(jī)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及空氣凈化領(lǐng)域，具體設(shè)及一種智能空氣凈化機(jī)。
【背景技術(shù)】
[0002] 場(chǎng)景的判定對(duì)于任何機(jī)器發(fā)揮其最大功效起著重要作用，如果空氣凈化機(jī)能夠判 定自身所處場(chǎng)景而選取對(duì)應(yīng)的模式進(jìn)行對(duì)空氣進(jìn)行凈化，效率將會(huì)大大提高。但是，目前的 空氣凈化機(jī)并不具備場(chǎng)景判定功能。此外，為了對(duì)大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，需要提高分 析處理效率和精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種智能空氣凈化機(jī)。
[0004] 本發(fā)明的目的采用W下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
[0005] 提供了一種智能空氣凈化機(jī)，能夠?qū)?chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空 氣凈化機(jī)上的場(chǎng)景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0006] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0007]
[000引其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0009] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0013] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0014] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0015] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0016]
[0017] 其中，乂)表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，乂 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0018] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子?？燧敵龅膱D像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0022]所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[002引 D(乂）< 7> 7; e [0.01.0.06
[0024] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，切疋的為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0025] C、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0026] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0027] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[002引
[0029] 其中，Ly表示最優(yōu)線段，￡g-m。、為平均梯度值為晶的線段，氣，為所述多條線段中第 η條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng) 度大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0030] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0031] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0032] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0,0.1]。
[0033] 本發(fā)明的有益效果為：
[0034] 1、設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度同色彩 強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像；
[0035] 2、提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn) 而提高了圖像分析的速度；
[0036] 3、設(shè)置的圖像特征點(diǎn)定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除， 保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精 確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除，進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度；
[0037] 4、設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn)梯度方向直方圖 中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方向，線段相 對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了特征描述符的準(zhǔn) 確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒性。
【附圖說(shuō)明】
[0038] 利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限 審IJ，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可W根據(jù)W下附圖獲得 其它的附圖。
[0039] 圖1是本發(fā)明各模塊的連接示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0040] 結(jié)合W下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0041 ] 實(shí)施例1
[0042] 參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng) 景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0043] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0044]
[0045] 其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0046] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0047] D(x，y，〇) = (G(x，k〇)-G(x，〇))*r(x，y) + (G(y，k〇)-G(y，〇))*r(x，y)
[004引此處
[0049]
[0050] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0051] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0052] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0化3]
[0054] 其中，Ζ)μ'：)表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，^ 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0055] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子?？燧敵龅膱D像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0059] 所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[0060] D( 乂）< 7;，7; &Φ.01，0.06
[0061] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，刮Λ-，.ν)為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0062] C、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0063] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0064] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[00 化]
[0066] 其中，Ly表示最優(yōu)線段為平均梯度值為器的線段，拓,為所述多條線段中第η 條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng)度 大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0067] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0068] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0069] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0,0.1]。
[0070] 本實(shí)施例設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度 同色彩強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像;提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì) 算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而提高了圖像分析的速度;設(shè)置的圖像特征點(diǎn) 定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除，保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì) 圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除， 進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度;設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn) 梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn) 的主方向，線段相對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了 特征描述符的準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒 性;本實(shí)施例取闊值Τι = 0.01，T2 = 10，T3 = 0.1，場(chǎng)景識(shí)別的精度提高了 2 %，速度提高了 1%。
[0071] 實(shí)施例2
[0072] 參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng) 景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0073] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0074]
[0075] 其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0076] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0080] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0081] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0082] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0083]
[0084] 其中，表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，I 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0085] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子?？燧敵龅膱D像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0089] 所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[0090] Ζ)(Λ' )<7；，7;居[0.01,0.06
[0091] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，切疋J，)為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0092] C、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0093] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0094] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[0095]
[0096] 其中，Ly表示最優(yōu)線段名。。，為平均梯度值為容">^的線段點(diǎn)為所述多條線段中第η 條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng)度 大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0097] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0098] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0099] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0，0.1 ]。
[0100] 本實(shí)施例設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度 同色彩強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像;提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì) 算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而提高了圖像分析的速度;設(shè)置的圖像特征點(diǎn) 定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除，保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì) 圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除， 進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度;設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn) 梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn) 的主方向，線段相對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了 特征描述符的準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒 性;本實(shí)施例取闊值Τι = 0.02，T2 = 11，T3 = 0.08，場(chǎng)景識(shí)別的精度提高了 1 %，速度提高了 1.5%。
[0101] 實(shí)施例3
[0102] 參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng) 景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0103] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0104]
[0105] 其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0106] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0107] D(x,y,〇) = (G(x,k〇)-G(x,〇))*r(x,y) + (G(y,k〇)-G(y,〇))*r(x,y)
[010引此處
[0109]
[0110] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0111] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0112] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0113]
[0114] 其中，公"'；)表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(X，y，0)τ為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，^ 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0115] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子模快輸出的圖像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0119] 所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[0120] D(乂) <7;，/；￡[0.01，0.06
[0121] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，刮J-.J)為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0122] c、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0123] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0124] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[0125]
[01%]其中，Ly表示最優(yōu)線段，￡g-m"為平均梯度值為累胃的線段，京"為所述多條線段中第η 條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng)度 大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0127] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0128] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0129] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0,0.1]。
[0130] 本實(shí)施例設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度 同色彩強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像;提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì) 算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而提高了圖像分析的速度;設(shè)置的圖像特征點(diǎn) 定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除，保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì) 圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除， 進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度;設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn) 梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn) 的主方向，線段相對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了 特征描述符的準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒 性;本實(shí)施例取闊值Τι = 0.03，T2 = 12，T3 = 0.06，場(chǎng)景識(shí)別的精度提高了 2.5 %，速度提高了 3%。
[0131] 實(shí)施例4
[0132] 參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng) 景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0133] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0134]
[0135] 其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0136] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0140] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0141] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0142] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0143]
[0144] 其中，D(乂)表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，克 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0145] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子?？燧敵龅膱D像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0149] 所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[0150] D(A〇<7；, 6 [0.01.0.06'
[0151] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，的Y，y)為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0152] C、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0153] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0154] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[0155]
[0156] 其中，Ly表示最優(yōu)線段，與。"為平均梯度值為京，^的線段，為所述多條線段中第η 條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng)度 大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0157] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0158] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0159] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0,0.1]。
[0160] 本實(shí)施例設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度 同色彩強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像;提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì) 算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而提高了圖像分析的速度;設(shè)置的圖像特征點(diǎn) 定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除，保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì) 圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除， 進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度;設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn) 梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn) 的主方向，線段相對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了 特征描述符的準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒 性;本實(shí)施例取闊值Τι = 0.04，T2 = 13，T3 = 0.04，場(chǎng)景識(shí)別的精度提高了 1.5 %，速度提高了 2%。
[0161] 實(shí)施例5
[0162] 參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例智能空氣凈化機(jī)，包括空氣凈化機(jī)和安裝在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng) 景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括：
[0163] (1)圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊 和用于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換 公式為：
[0164]
[0165] 其中，3^，7)、6^，7)、8^，7)分別代表像素點(diǎn)^，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1^，7)代 表像素點(diǎn)(x，y)處的灰度值；
[0166] (2)圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像 的高斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和 上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同 尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述 高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為：
[0170] 其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，r(x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的 圖像函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6^，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯 函數(shù)，k為不變倍增因子；
[0171] (3)圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn) W及不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的 第一定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第Ξ 定位子模塊，其中：
[0172] a、所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并 求導(dǎo)得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：
[0173]
[0174] 其中，D(乂)表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，X 表示極值點(diǎn)的精確位置；
[0175] b、所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子模快輸出的圖像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一 化處理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為：
[0179]所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：
[0180]
[0181] 其中，r(x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，0片，.y)為包含局部信息的校正系 數(shù)，Μ為像素的最大灰度值，所述最大灰度值M=255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素 的均值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，iKx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖 像，Τι為設(shè)定的闊值；
[0182] C、所述第Ξ定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的化ssian矩陣Η得到 該極值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的闊值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定 邊緣點(diǎn)，其中闊值Τ2的取值范圍為[10,15]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間 的比值來(lái)確定；
[0183] 優(yōu)選地，所述智能空氣凈化機(jī)，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括：
[0184] (1)主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所 述連線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線W形 成多個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合 并形成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方 向，所述最優(yōu)線段的判定公式為：
[0185]
[0186] 其中，Ly表示最優(yōu)線段，馬。"為平均梯度值為蒙胃的線段，萬(wàn)。為所述多條線段中第 η條線段的平均梯度值，阱為所述第η條線段中的第k條子線段，L。為所述多條線段中線段長(zhǎng) 度大于平均線段長(zhǎng)度的線段集合；
[0187] (2)特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域 對(duì)所述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符；
[0188] (3)場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判 定。
[0189] 進(jìn)一步地，所述具有相近斜率的子線段為斜率差小于預(yù)設(shè)闊值T3的子線段，所述 闊值T3的取值范圍為(0，0.1 ]。
[0190] 本實(shí)施例設(shè)置的圖像預(yù)處理模塊考慮了視覺(jué)習(xí)慣W及人眼對(duì)不同色彩的感知度 同色彩強(qiáng)度的非線性關(guān)系，能夠更為準(zhǔn)確的描述圖像;提出了高斯差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì) 算公式，減少了運(yùn)算量，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而提高了圖像分析的速度;設(shè)置的圖像特征點(diǎn) 定位模塊對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行低對(duì)比度點(diǎn)和不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的去除，保證特征點(diǎn)的有效性，其中對(duì) 圖像的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)，能夠大大增加圖像的穩(wěn)定性，更為精確的對(duì)低對(duì)比度點(diǎn)進(jìn)行去除， 進(jìn)而提高圖像分析的準(zhǔn)確度;設(shè)置主方向確定模塊，提出了最優(yōu)線段的判定公式，W特征點(diǎn) 梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線形成的線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn) 的主方向，線段相對(duì)于點(diǎn)更加穩(wěn)定，使得圖像對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的描述符具有可重復(fù)性，提高了 特征描述符的準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠更加快速、準(zhǔn)確的對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，具有很高的魯棒 性;本實(shí)施例取闊值Τι = 0.05，T2 = 14，T3 = 0.02，場(chǎng)景識(shí)別的精度提高了 1.8%，速度提高了 1.5%。
[0191] 最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是，W上實(shí)施例僅用W說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保 護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng) 當(dāng)理解，可W對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí) 質(zhì)和范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種智能空氣凈化機(jī)，能夠?qū)χ車鷪?chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，其特征是，包括空氣凈化機(jī)和安裝 在空氣凈化機(jī)上的場(chǎng)景識(shí)別裝置，場(chǎng)景識(shí)別裝置包括： (1) 圖像預(yù)處理模塊，其包括用于將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的圖像轉(zhuǎn)換子模塊和用 于對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行濾波的圖像濾波子模塊，所述圖像轉(zhuǎn)換子模塊的圖像灰度轉(zhuǎn)換公式 為：其中，1?(1，7)、6(1，7)、8(1，7)分別代表像素點(diǎn)(1，7)處的紅綠藍(lán)強(qiáng)度值，1(1，7)代表像 素點(diǎn)(x，y)處的灰度值； (2) 圖像極值點(diǎn)檢測(cè)模塊，其通過(guò)由高斯差分算子與圖像進(jìn)行卷積建立成的圖像的高 斯差分尺度空間來(lái)檢測(cè)各極值點(diǎn)的位置，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下 相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆大時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極大值點(diǎn)，當(dāng)采樣點(diǎn)相對(duì)于與它同尺度 的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)的值皆小時(shí)，所述采樣點(diǎn)為極小值點(diǎn)，所述高斯 差分尺度空間的簡(jiǎn)化計(jì)算公式為： D(x,y,〇) = (G(x,k〇)-G(x,〇))*r(x,y) + (G(y,k〇)-G(y,〇))*r(x,y) 此處其中，D(x，y，〇)表示高斯差分尺度空間函數(shù)，I'（x，y)為由圖像轉(zhuǎn)化子模塊輸出的圖像 函數(shù)，*表示卷積運(yùn)算，σ表示尺度空間因子，6(1，〇)、6(7,〇)為定義的尺度可變的高斯函數(shù)， k為不變倍增因子； (3) 圖像特征點(diǎn)定位模塊，其通過(guò)剔除所述各極值點(diǎn)中對(duì)噪聲敏感的低對(duì)比度點(diǎn)以及 不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn)來(lái)確定作為特征點(diǎn)的極值點(diǎn)，包括依次連接的用于極值點(diǎn)精確定位的第一 定位子模塊、用于去除低對(duì)比度點(diǎn)的第二定位子模塊和用于去除不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)的第三定位 子模塊，其中： a、 所述第一定位子模塊通過(guò)對(duì)所述高斯差分尺度空間函數(shù)進(jìn)行二次泰勒展開(kāi)并求導(dǎo) 得到極值點(diǎn)的精確位置，極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)為：其中，表示極值點(diǎn)的尺度空間函數(shù)，D(x，y，〇)T為相對(duì)于極值點(diǎn)的偏移量，i表示 極值點(diǎn)的精確位置； b、 所述第二定位子模塊對(duì)由圖像轉(zhuǎn)換子模快輸出的圖像依次進(jìn)行灰度增強(qiáng)、歸一化處 理后剔除所述低對(duì)比度點(diǎn)，增強(qiáng)后的灰度值為： 此處所述低對(duì)比度點(diǎn)的判定公式為：其中，I"（x，y)表示灰度值增強(qiáng)后的圖像函數(shù)，P(x,)，)為包含局部信息的校正系數(shù)，Μ為 像素的最大灰度值，所述最大灰度值M = 255，mH為圖像中灰度值高于128的所有像素的均 值，mL是灰度值低于128的所有像素的均值，!Kx，y)為由圖像濾波子模塊處理后的圖像，1^為 設(shè)定的閾值； c、所述第三定位子模塊通過(guò)計(jì)算極值點(diǎn)的位置尺度為2X2的Hessian矩陣Η得到該極 值點(diǎn)的主曲率，并通過(guò)剔除主曲率比值大于設(shè)定的閾值Τ2的極值點(diǎn)來(lái)剔除所述不穩(wěn)定邊緣 點(diǎn)，其中閾值Τ 2的取值范圍為[10，15 ]，所述主曲率比值通過(guò)比較矩陣Η的特征值之間的比 值來(lái)確定。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能空氣凈化機(jī)，其特征是，場(chǎng)景識(shí)別裝置還包括： (1) 主方向確定模塊，包括依次連接的連線子模塊、合并子模塊和處理子模塊，所述連 線在模塊用于將關(guān)于所述特征點(diǎn)的梯度方向直方圖中的任意相鄰兩個(gè)峰值連線以形成多 個(gè)子線段，所述合并子模塊用于將具有相近斜率且相鄰的子線段在長(zhǎng)度方向上進(jìn)行合并形 成一條線段，所述處理子模塊用于將多條線段中的最優(yōu)線段的方向作為特征點(diǎn)的主方向， 所述最優(yōu)線段的判定公式為：其中，LY表示最優(yōu)線段，&_為平均梯度值為，_的線段，為所述多條線段中第η條線 段的平均梯度值，gk為所述第η條線段中的第k條子線段，L"為所述多條線段中線段長(zhǎng)度大于 平均線段長(zhǎng)度的線段集合； (2) 特征提取模塊，其根據(jù)所述主方向來(lái)旋轉(zhuǎn)特征點(diǎn)的鄰域，并根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的鄰域?qū)λ?述特征點(diǎn)進(jìn)行描述，從而生成所述特征點(diǎn)的描述符； (3) 場(chǎng)景判定模塊，采用提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的場(chǎng)景特征進(jìn)行對(duì)比，完成場(chǎng)景判定。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能空氣凈化機(jī)，其特征是，所述具有相近斜率的子線段 為斜率差小于預(yù)設(shè)閾值T3的子線段，所述閾值T 3的取值范圍為(0,0.1]。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK105928099SQ201610234518
【公開(kāi)日】2016年9月7日
【申請(qǐng)日】2016年4月14日
【發(fā)明人】吳本剛
【申請(qǐng)人】吳本剛